ANOVA è breve per la prova di analisi statistica della varianza . Quando si confrontano due gruppi , come ad esempio un trattamento e un controllo , si usa T- test di Student , ma una volta che si aggiungono più gruppi , dire un controllo e due livelli di trattamento , è necessario utilizzare un ANOVA . Un’ANOVA ti dice se ci sono differenze statisticamente significative tra i mezzi di vostri gruppi . SPSS è un pacchetto statistico user – friendly sviluppata per la ricerca scienza sociale che fornisce un’uscita ANOVA facile da interpretare . One – Way ANOVA
one-way ANOVA è il tipo più semplice di analisi ANOVA . Si potrebbe utilizzare un one- way ANOVA se si confrontano una misurazione su tre o più gruppi; per esempio , i tempi di maratona diversi gruppi di età . Le ” Statistica descrittiva ” tabella riporta voti statistiche generali quali il numero di osservazioni , la media e l’errore standard per ciascun gruppo . Il ” ANOVA ” tavolo vi darà i risultati, abbattendo il test ANOVA . Le ultime due colonne, la F – statistica e il livello di significatività associato , sono i risultati. Se il livello di significatività è inferiore al vostro valore di soglia , spesso 0.05 , almeno due dei gruppi sono significativamente diverse l’una dall’altra .
Two-Way ANOVA
si potrebbe utilizzare una ANOVA a due vie quando si hanno due variabili predittive; per esempio , confrontando i tempi della maratona di tutti i gruppi di età e generi . Le ” Statistica descrittiva ” tabella è più complicato , rompersi statistiche per gruppo e sottogruppo . L’insieme mezzo di numeri sulle ” prove di effetti tra soggetti ” tabella i risultati dà – un punteggio e significato per ogni variabile e un terzo punteggio individuato da entrambi i nomi delle variabili collegati da un asterisco . Se questo valore è significativo , significa che le variabili interagiscono , o che i loro effetti non sono indipendenti . Interazioni significative rendono l’interpretazione più complicato .
Post-hoc test
I risultati ANOVA ti dicono che almeno un gruppo è diverso, ma per capire quale uno, si utilizza un test post – hoc , di solito Tukey o Bonferroni , che viene visualizzata in ” confronti multipli ” tavolo . Questa tabella riporta il significato delle differenze tra ogni serie di gruppi – per esempio, le persone nel loro 40s People vs nel loro 60s – ed entrambi segnala un valore di significatività e segna le differenze significative con un asterisco. Se il vostro ANOVA a due vie ha mostrato una significativa interazione , i risultati dei test post – hoc potrebbero essere fuorvianti , ed è sicuro di non riportare questi valori .
Incontro Presupposti
le uscite rimanenti indicano se i dati soddisfano le ipotesi di normalità dei dati e della parità di varianza tra i gruppi . Se il valore di significatività sul “Test di omogeneità delle varianze ” tavolo è inferiore a 0,05 , quindi i vostri gruppi hanno varianze ineguali e i risultati del test sono sospette . È possibile valutare la normalità dei dati sul terreno di dialogo, verificare che i baffi sono più o meno le stesse dimensioni e che non ci sono valori anomali , rappresentati da punti. Molti set di dati non sono perfettamente normali , ma sarete in grado di dire se è necessario prendere i vostri risultati con un grano di sale .